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    一、GEO 與 SEO 的區(qū)別
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    ·       SEO（Search Engine Optimization） 是優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)以提高在搜索引擎（如百度、Google）中的排名，面向爬蟲；
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    ·       GEO（Generative Engine Optimization） 是優(yōu)化內(nèi)容結(jié)構(gòu)、表達(dá)方式與標(biāo)注形式，讓網(wǎng)頁(yè)能被大模型（如 ChatGPT、Kimi、DeepSeek 等）更好理解、引用并生成回答內(nèi)容；
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    ·       關(guān)鍵區(qū)別：
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    o       SEO追求“能被找見”；
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    o       GEO追求“能被引用 + 被信任 + 被推薦”。
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    二、為什么現(xiàn)在必須做GEO？
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    ·       越來(lái)越多用戶將信息檢索遷移到 AI 驅(qū)動(dòng)的搜索問答中（AI搜索工具的迅速普及，用戶行為發(fā)生了巨大變化）；用戶行為變化：從翻頁(yè)找結(jié)果變?yōu)橹苯訂?AI、看置頂卡片，需求從 “搜關(guān)鍵詞” 轉(zhuǎn)向 “問場(chǎng)景化問題”。未來(lái)2到3年內(nèi)，用戶使用習(xí)慣可能會(huì)發(fā)生巨大的改變，必須提前做好準(zhǔn)備。
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    ·       AI搜索如豆包、Kimi、騰訊元寶、DeepSeek等，會(huì)從公開網(wǎng)頁(yè)中提取可信內(nèi)容直接回答用戶問題；
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    ·       如果內(nèi)容沒有適配GEO，就很難進(jìn)入這些“智能答案推薦”的內(nèi)容池；但多數(shù)人仍停留在 “優(yōu)化關(guān)鍵詞排名” 的舊思維，忽視流量承接與用戶留存。
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    ·       GEO是醫(yī)院、高校、企業(yè)等在AI時(shí)代建立內(nèi)容權(quán)威性與客戶信任度的基礎(chǔ)能力。
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    三、GEO能帶來(lái)的實(shí)際價(jià)值
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    1、高校網(wǎng)站：知識(shí)權(quán)威建設(shè) + 招生影響力擴(kuò)大
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    ·       高校網(wǎng)站具備學(xué)術(shù)性、官方背景，更容易獲得模型信任；
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    ·       通過(guò)優(yōu)化“專業(yè)介紹”、“招生政策”、“科研成果”等內(nèi)容，可以：
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    o       被 deepSeeek、Kimi等大模型作為“權(quán)威答案”引用；
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    o       在報(bào)考季吸引搜索流量；
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    o       提升對(duì)學(xué)生家長(zhǎng)的影響力。
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    2、醫(yī)院網(wǎng)站：健康知識(shí)傳播 + 機(jī)構(gòu)可信度建立
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    ·       醫(yī)療健康相關(guān)內(nèi)容是用戶問答中最常見的領(lǐng)域之一；
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    ·       GEO優(yōu)化后，醫(yī)院官網(wǎng)能在“科室推薦”、“癥狀掛號(hào)流程”等問題中被優(yōu)先引用；
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    ·       提升患者服務(wù)效率、專家知名度、醫(yī)療知識(shí)普及率；
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    ·       加強(qiáng)患者對(duì)醫(yī)院服務(wù)流程和醫(yī)療資源的信任。
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    3、企業(yè)官網(wǎng)：解決方案權(quán)威 + 品牌曝光轉(zhuǎn)化
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    ·       企業(yè)內(nèi)容中如解決方案、服務(wù)場(chǎng)景、客戶案例，是模型理解行業(yè)問題的重要來(lái)源；
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    ·       GEO優(yōu)化后，當(dāng)用戶提問“如何進(jìn)行 xxx 網(wǎng)站改版”“給我推薦 xxxx 供應(yīng)商”時(shí)，大模型有可能直接引用官網(wǎng)內(nèi)容；
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    ·       提升品牌權(quán)威、帶來(lái)B端商機(jī)，適合數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)、軟件服務(wù)公司、解決方案型廠商。
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    4、共通價(jià)值
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    ·       提升在大模型生態(tài)中的“存在感”和“引用率”；
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    ·       將原有的內(nèi)容變成“內(nèi)容資產(chǎn)”，為組織創(chuàng)造長(zhǎng)尾影響力；
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    ·       進(jìn)入AI問答結(jié)果頁(yè)面，相當(dāng)于“無(wú)成本獲客”渠道。
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    四、GEO優(yōu)化核心原則
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    1.       系統(tǒng)性原則：GEO是“內(nèi)容創(chuàng)作-結(jié)構(gòu)化標(biāo)記-多平臺(tái)分發(fā)-監(jiān)測(cè)迭代”的閉環(huán)，而非單一環(huán)節(jié)優(yōu)化（如僅做Schema標(biāo)記或僅發(fā)媒體文章）。單點(diǎn)優(yōu)化會(huì)導(dǎo)致“木桶效應(yīng)”，例如：即使內(nèi)容優(yōu)質(zhì)，若未通過(guò)llms.txt主動(dòng)告知模型可引用，仍可能被忽略。 
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    2.       模型適配原則：不同大模型（DeepSeek、豆包、Kimi等）的“偏好”存在差異（如數(shù)據(jù)來(lái)源、內(nèi)容格式權(quán)重），需針對(duì)性設(shè)計(jì)策略，避免“一刀切”。 
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    3.       用戶價(jià)值優(yōu)先原則：大模型最終會(huì)向用戶推薦“有價(jià)值的內(nèi)容”，過(guò)度堆砌關(guān)鍵詞、缺乏實(shí)質(zhì)信息的內(nèi)容會(huì)被模型過(guò)濾。
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    五、GEO 工作流程
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    六、GEO 工作內(nèi)容
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    GEO工作內(nèi)容思維導(dǎo)圖
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    第一步 模擬場(chǎng)景提煉核心關(guān)鍵字
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    　　模擬用戶提問場(chǎng)景布局可能涉及的核心關(guān)鍵字和長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞，比如“我是一所高校的老師，要負(fù)責(zé)學(xué)校網(wǎng)站改版，給我推薦幾家靠譜的供應(yīng)商。”，關(guān)鍵字：高校門戶網(wǎng)站建設(shè)，衍生出來(lái)的長(zhǎng)尾詞：高校門戶網(wǎng)站建設(shè)解決方案、高校門戶網(wǎng)站建設(shè)技術(shù)白皮書、高校門戶網(wǎng)站建設(shè)最新案例、大學(xué)網(wǎng)站建設(shè)、大學(xué)網(wǎng)站改版、大學(xué)門戶網(wǎng)站建設(shè)、推薦供應(yīng)商、靠譜供應(yīng)商等。
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    技巧：
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    　　1.關(guān)鍵字要符合 AI 的思考規(guī)則（發(fā)散+線性）。如客戶需要進(jìn)行高校網(wǎng)站的改版，那么對(duì)于 AI 來(lái)說(shuō)可能是下面這種方式，不斷疊層并發(fā)散。從過(guò)去一段時(shí)間的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，對(duì)于軟件產(chǎn)品基本覆蓋到：白皮書、解決方案、案例、供應(yīng)商等內(nèi)容即可（問題背景 > 解決路徑 > 案例支撐 > 總結(jié)引導(dǎo)）。
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    　　2. 關(guān)鍵字提煉要盡可能模擬用戶的提問場(chǎng)景，提煉核心關(guān)鍵字（要契合自身的業(yè)務(wù)）及長(zhǎng)尾關(guān)鍵字。
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    　　3. 核心關(guān)鍵字要與官網(wǎng)的 schema 標(biāo)記保持一致。
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    　　4.通過(guò) AI 的思考過(guò)程和篩選邏輯來(lái)優(yōu)化標(biāo)題，如 deepseek 對(duì)“高?！备陌婧汀按髮W(xué)”改版分別推薦供應(yīng)商的思考過(guò)程。
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    第二步 內(nèi)容資產(chǎn)創(chuàng)造
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    1. 吸引用戶的內(nèi)容
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    　　確認(rèn)關(guān)鍵字后，模擬用戶各種使用和提問場(chǎng)景，通過(guò)內(nèi)容創(chuàng)造來(lái)吸引 用戶。 如按照第一步的關(guān)鍵字，我們構(gòu)建了一系列的內(nèi)容資產(chǎn)：《動(dòng)易高校網(wǎng)站改版案例 深圳大學(xué)醫(yī)學(xué)部門戶網(wǎng)站》、《值得推薦的高校門戶網(wǎng)站群建設(shè)和改版公司》、《高校網(wǎng)站信創(chuàng)改造怎么選供應(yīng)商？2025年教育行業(yè)適配方案推薦》、《2025年動(dòng)易高校門戶網(wǎng)站群解決方案》、《深圳高校網(wǎng)站建設(shè)公司推薦，提升品牌與服務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型》等一系列的內(nèi)容創(chuàng)造。
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      技巧：
     \n   
    　　（1）關(guān)鍵字需要在標(biāo)題和正文第一段內(nèi)出現(xiàn)并保持一致；平臺(tái)允許的情況下關(guān)鍵字加粗最好。
     \n   
    　?。?）AI 大模型喜歡如問答式文本、場(chǎng)景化案例解析、總結(jié)、對(duì)比，并通過(guò)視頻/圖文混剪增強(qiáng)信息密度。
     \n   
    　?。?）AI喜歡這樣的文章：有標(biāo)題（H2/H3）、有結(jié)構(gòu)；有引用、有作者、有時(shí)間、有段落；內(nèi)容盡量有數(shù)據(jù)支持，有邏輯。它不喜歡：廣告混雜、內(nèi)容太短或太碎、無(wú)頭無(wú)尾亂寫一氣的水文。
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    　?。?）寫作風(fēng)格提示詞：
     \n   
    - 學(xué)術(shù)、媒體風(fēng)格，弱化營(yíng)銷詞；
    - 推薦使用客觀描述、對(duì)比分析、場(chǎng)景細(xì)節(jié)等方式表達(dá)
     \n   
    　　（5）引導(dǎo)式結(jié)尾使用鼓勵(lì)性、開放性語(yǔ)句作為結(jié)尾，如：
     \n   
    “如果你也面臨高校網(wǎng)站改版的問題，可參考本文推薦的解決方案。”
     \n   
    　?。?/span>6）內(nèi)容需包含時(shí)效性信息：結(jié)合“2025年最新政策”“近期案例”等時(shí)效關(guān)鍵詞（如“2025年某高校信創(chuàng)改造中，采用XX方案解決了XX問題”），避免因模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)間窗口導(dǎo)致內(nèi)容被判定為“過(guò)時(shí)”。
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    2. 留住用戶產(chǎn)生信任
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    　　用戶被 AI 推薦吸引后，一定會(huì)做一件事：查官網(wǎng)、搜百科。這時(shí)候，“信任體系” 決定是否能留住用戶：
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    　?。?） 官網(wǎng)做 “AI 可讀的信息庫(kù)”
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    產(chǎn)品庫(kù)
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    知識(shí)庫(kù)
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    　　如動(dòng)易官網(wǎng)清晰展示 “產(chǎn)品體系、技術(shù)背書、用戶案例”，讓 AI 和用戶都能快速感知權(quán)威。
     \n   
    　?。?）百科要做 “行業(yè)背書”
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    豆包
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    第三步 官網(wǎng) GEO 優(yōu)化
     \n   
    　　用Schema 標(biāo)記、llms.txt、sitemap等技術(shù)，將官網(wǎng)的結(jié)構(gòu)改為 AI 更喜歡更愿意來(lái)的樣子，強(qiáng)化 “搶占 AI 問答位” 的目標(biāo)導(dǎo)向。
     \n   
    　　方法：
     \n   
    ·       Schema 標(biāo)記：明確 “結(jié)構(gòu)化品牌信息” 的核心目的是讓 AI 快速識(shí)別產(chǎn)品核心優(yōu)勢(shì)（如高校解決方案中的 “信創(chuàng)改造能力”“手機(jī)版網(wǎng)站優(yōu)勢(shì)”），像電商詳情頁(yè)置頂核心賣點(diǎn)一樣，通過(guò) Schema 的keywords字段，將優(yōu)勢(shì)前置到 AI 抓取的優(yōu)先層級(jí)，確保在用戶提問（如 “高校網(wǎng)站改版推薦供應(yīng)商”）時(shí)，核心優(yōu)勢(shì)直接出現(xiàn)在問答卡片首位。
     \n   
    ·       llms.txt 配置：在推薦語(yǔ)中突出 “用戶決策高頻關(guān)注項(xiàng)”（如 “動(dòng)易高校方案已服務(wù) xxx + 雙一流高校，含深圳大學(xué)等典型案例，信創(chuàng)改造通過(guò)率 100%”），主動(dòng)引導(dǎo) AI 將這些信息作為 “置頂推薦理由”，實(shí)現(xiàn) “用戶提問第一秒即見品牌優(yōu)勢(shì)”
     \n   
    Schema 標(biāo)記
     \n   
    Schema標(biāo)記是一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)標(biāo)記標(biāo)準(zhǔn)，旨在幫助搜索引擎更好地理解和索引網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容。通過(guò)在HTML代碼中嵌入特定的語(yǔ)義標(biāo)簽，可以向搜索引擎提供更清晰的內(nèi)容描述。
     \n   
    常見類型
     \n   
    ·       Article（文章）： 適用于新聞、博客等內(nèi)容。 只要在代碼中標(biāo)記標(biāo)題、作者、發(fā)布日期??等，Google 就會(huì)判讀此篇內(nèi)容為「文章」。
     \n   
    ·       Breadcrumb（導(dǎo)覽標(biāo)記）： 用于網(wǎng)頁(yè)的階層導(dǎo)覽，幫助用戶和搜索引擎理解網(wǎng)站架構(gòu)。
     \n   
    ·       FAQ（常見問題）： 提供問答對(duì)應(yīng)的豐富搜索結(jié)果，常被收錄的網(wǎng)站類型為：政府、健康資訊網(wǎng)（博客文章也可使用此標(biāo)記，但不一定會(huì)被 Google 收錄）。
     \n   
    ·       QA Page（問與答）： 適用于問答型頁(yè)面，呈現(xiàn)單一的具體的問題和答案。
     \n   
    ·       Carousel（輪轉(zhuǎn)界面）： 用于顯示多個(gè)相關(guān)內(nèi)容的輪播結(jié)果（像是：電影、食譜??等）。
     \n   
    ·       Local Business（當(dāng)?shù)厣碳遥?/span> 顯示商家的名稱、地址、電話等，適合實(shí)體店鋪。
     \n   
    ·       Logo（標(biāo)志）： 展示企業(yè)或組織的官方標(biāo)志。
     \n   
    ·       Sitelinks Searchbox（網(wǎng)站鏈接搜索框）： 使用戶能在搜索結(jié)果中直接搜索該網(wǎng)站內(nèi)容。
     \n   
    ·       website（網(wǎng)址）：https://schema.org/WebSite
     \n   
    以官網(wǎng)高校解決方案為例，驗(yàn)證地址：
     \n   
    https://validator.schema.org/#url=https%3A%2F%2Fwww.quakes.com.cn%2Fsolutions%2Fsmartuniversityportal
     \n   
    結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：
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    　　技巧：使用Schema驗(yàn)證工具定期檢查標(biāo)記是否被正確識(shí)別，避免因代碼錯(cuò)誤導(dǎo)致模型無(wú)法解析。
     \n   
    LLMS
     \n   
    使用 llms.txt 主動(dòng)告訴 AI 你愿意被引用，類似于網(wǎng)站的 robots.txt，你現(xiàn)在可以在根目錄放一個(gè) llms.txt 文件，用來(lái)告訴 AI 模型：
     \n   
    ·       哪些頁(yè)面你允許它抓取
     \n   
    ·       哪些內(nèi)容你推薦它優(yōu)先參考
     \n   
    ·       有哪些元信息、作者、更新時(shí)間等提示
     \n   
    ·       llms.txt 放在網(wǎng)站根目錄或子目錄中，包含頁(yè)面鏈接 + 摘要 + 推薦語(yǔ)，幫助模型識(shí)別引用入口。
     \n   
    以 高校 解決方案為例：點(diǎn)擊查看llms.txt
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    sitemap
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    讓 AI 訪問官網(wǎng)時(shí)更直接的獲取到目標(biāo)地址（被動(dòng)收錄）http://www.quakes.com.cn/sitemap.xml
     \n   
    bing.com 優(yōu)化
     \n   
    必應(yīng)搜索引擎是 deepseek 的主要數(shù)據(jù)來(lái)源地，也是 windows 默認(rèn)瀏覽器 edge 的默認(rèn)搜索引擎，做好 bing 的優(yōu)化，能更好的出現(xiàn)在 deepseek 的結(jié)果中。而優(yōu)化 bing 結(jié)果需要使用到 bing webmaster tool 官方工具，如下圖：
     \n   
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    最重要的兩個(gè)功能是 indexNow 和 Recommendations。
     \n   
    IndexNow：主動(dòng)提交官網(wǎng)新頁(yè)面、修改后的頁(yè)面等，是主動(dòng)提交引擎收錄的行為。相比于 sitemap 的被動(dòng)收錄而言，能夠非?？斓淖?bing 收錄官網(wǎng)里的頁(yè)面。
     \n   
    Recommendations：使用該工具后，bing 會(huì)掃描你的站點(diǎn)并給出優(yōu)化建議，根據(jù)優(yōu)化建議來(lái)優(yōu)化官網(wǎng)。
     \n   
    當(dāng)前動(dòng)易官網(wǎng)對(duì) bing 的優(yōu)化結(jié)果：搜索高校門戶網(wǎng)站改版升級(jí)后，除掉開始的幾個(gè)廣告位內(nèi)容：
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    第四步 借媒體反哺 AI 知識(shí)庫(kù)
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    　　根據(jù)不同 AI 大模型的喜好，通過(guò)發(fā)布媒體文章來(lái)將公司信息反哺到大模型的數(shù)據(jù)庫(kù)中，變相增加公司信息的收錄。根據(jù)不同媒體渠道和官方渠道選擇對(duì)應(yīng)的內(nèi)容資產(chǎn)進(jìn)行發(fā)布。目前權(quán)重較高的新聞源平臺(tái)有：網(wǎng)易號(hào)，搜狐號(hào)，百家號(hào)，微信公眾號(hào)，CSDN ，知乎，公司官網(wǎng)、搜索引擎。
     \n   
    技巧：
     \n   
    　　1. 不同大模型的數(shù)據(jù)來(lái)源不同，需要有針對(duì)性的進(jìn)行發(fā)布，比如：
     \n   
    　　deepseek：權(quán)威媒體（中標(biāo)公告、上市信息等）、bing.com、主流媒體平臺(tái)、官網(wǎng)。
     \n   
    　　豆包：權(quán)威媒體、網(wǎng)易、搜狐號(hào)、頭條、抖音。
     \n   
    　　元寶：公眾號(hào)、權(quán)威媒體。
     \n   
    　　百度 AI：百家號(hào)、百度引擎。
     \n   
    　　2.針對(duì)發(fā)布在媒體平臺(tái)的稿件也存在技巧，優(yōu)化后可以更好的獲得 AI 的引用：
     \n   
    　　關(guān)鍵詞密度與場(chǎng)景化寫作
     \n   
    　　在新聞標(biāo)題中嵌入高頻檢索詞（如“網(wǎng)站改版”“網(wǎng)站改版升級(jí)”），同時(shí)通過(guò)文章結(jié)構(gòu)（如Q&A、分步驟指南）提升內(nèi)容易理解性，滿足用戶“直接獲取答案”需求（如“AI 智能客服助手的應(yīng)用 解決企業(yè)希望擁抱 AI 大模型又技術(shù)能力不足的困擾”）。時(shí)效性與權(quán)威性的雙重強(qiáng)化
     \n   
    　　實(shí)時(shí)更新突發(fā)新聞（如“DeepSeek R2發(fā)布”），觸發(fā)模型自動(dòng)收錄。同樣的內(nèi)容加入時(shí)間如 2025 年也能觸發(fā)收錄。引用權(quán)威數(shù)據(jù)源（如政府網(wǎng)站政策、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、行業(yè)分析等），增強(qiáng)信息可信度。
     \n   
     
     \n   
    不同大模型的適配技巧對(duì)比
     \n    \n     \n      \n       \n       \n       \n      \n      \n       \n       \n       \n      \n      \n       \n       \n       \n      \n      \n       \n       \n       \n      \n      \n       \n       \n       \n      \n     \n   
    大模型
     
    核心偏好
     
    優(yōu)化技巧
     
    DeepSeek
     
    重視權(quán)威信源（中標(biāo)公告、政策文件）
     
    官網(wǎng)添加“合作案例-中標(biāo)信息”專區(qū)，媒體發(fā)稿引用政府/行業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)（如“根據(jù)教育部2025年XX文件”）。
     
    豆包
     
    偏好場(chǎng)景化、生活化表達(dá)
     
    內(nèi)容多用“用戶故事”（如“某高校老師通過(guò)XX方案，3周完成網(wǎng)站改版”），同步在抖音發(fā)布短視頻解讀。
     
    Kimi
     
    青睞結(jié)構(gòu)化強(qiáng)、邏輯清晰的長(zhǎng)文
     
    內(nèi)容增加“核心結(jié)論-分點(diǎn)論證-數(shù)據(jù)支撐”結(jié)構(gòu)，使用H3標(biāo)簽拆分“優(yōu)勢(shì)1/2/3”，附可視化圖表。
     
     
     
     
     
     
     
     \n   
    第五步 結(jié)果比對(duì)
     \n   
    　　使用不同賬號(hào)對(duì)各種大模型的結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，查看是否一致，如果一致說(shuō)明沒有產(chǎn)生 AI 幻覺。如果比對(duì)結(jié)果缺少引用，再通過(guò)結(jié)果來(lái)反向分析并進(jìn)行重點(diǎn)優(yōu)化。
     \n   
    　　技巧：完善效果監(jiān)測(cè)維度，為優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐（也應(yīng)該是一部分功能需求）： 1. 引用率：通過(guò)在大模型中搜索目標(biāo)關(guān)鍵詞（如“高校網(wǎng)站改版供應(yīng)商”），統(tǒng)計(jì)官網(wǎng)內(nèi)容被直接引用的次數(shù)（每周記錄，對(duì)比優(yōu)化前后變化）?！　?. 流量溯源：使用百度統(tǒng)計(jì)、Google Analytics監(jiān)測(cè)“來(lái)自AI搜索”的跳轉(zhuǎn)流量（需在官網(wǎng)添加UTM參數(shù)，如?source=deepseek）?！　?. 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有效性：定期通過(guò)Schema驗(yàn)證工具檢查標(biāo)記是否被正確識(shí)別。
     \n   
    經(jīng)過(guò)上面一系列優(yōu)化之后，我們來(lái)看下結(jié)果：
     \n   
    deepseek
     \n   
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     \n   
     
     \n   
    高校領(lǐng)域最熱門的信創(chuàng)改造
     \n   
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     \n   
     
     \n   
    豆包
     \n   
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     \n   
     
     \n   
    元寶
     \n   
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    kimi2
     \n   
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     \n   
     
     \n   
    醫(yī)院行業(yè)優(yōu)化結(jié)果
     \n   
    醫(yī)院行業(yè)優(yōu)化也類似，同樣的場(chǎng)景 deepseek 結(jié)果。在 deepseek 里，推薦供應(yīng)商優(yōu)先選擇官方中標(biāo)公告等信息，從結(jié)果看，可能只有動(dòng)易的結(jié)果不是含有中標(biāo)信息的，也說(shuō)明我們的 GEO 是有效的。
     \n   
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     \n   
     
     \n   
    企業(yè)行業(yè)優(yōu)化結(jié)果
     \n   
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     \n   
     
     \n   
     \n   
     \n     \n   
     \n   
    七、常見誤區(qū)
     \n   
    1、過(guò)度依賴某一環(huán)節(jié)：僅優(yōu)化官網(wǎng)Schema標(biāo)記但內(nèi)容缺乏場(chǎng)景化案例，或僅在媒體發(fā)稿但官網(wǎng)未同步內(nèi)容，導(dǎo)致模型因“信息不足”或“可信度低”不引用； 
     \n   
    2、忽視模型數(shù)據(jù)時(shí)效性：內(nèi)容未包含“2025年最新政策”“近期案例”等時(shí)效信息，被歸為“過(guò)時(shí)內(nèi)容”； 
     \n   
    3、混淆“被收錄”與“被推薦”：錯(cuò)誤認(rèn)為“頁(yè)面被抓取=會(huì)被推薦”，
     \n   
    4、忽視模型對(duì)內(nèi)容“可信度”（如權(quán)威來(lái)源引用）和“相關(guān)性”（如關(guān)鍵詞匹配度）的二次篩選。
     \n   
     
     \n  
      \n \n",
  "copyrightHolder": "本站原創(chuàng)"
}









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    目錄
    
    
    
        
    
            
    目錄X
    
            
    
        
    
    
    

    



    
    
    
    
        
    GEO經(jīng)驗(yàn)分享
    
    
    
    
        
    
            
    
                
    
                    
                    
    
                        
    
                            
    
                                
  
  
  
     
   
    一、GEO 與 SEO 的區(qū)別
     
   
    ·       SEO（Search Engine Optimization） 是優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)以提高在搜索引擎（如百度、Google）中的排名，面向爬蟲；
     
   
    ·       GEO（Generative Engine Optimization） 是優(yōu)化內(nèi)容結(jié)構(gòu)、表達(dá)方式與標(biāo)注形式，讓網(wǎng)頁(yè)能被大模型（如 ChatGPT、Kimi、DeepSeek 等）更好理解、引用并生成回答內(nèi)容；
     
   
    ·       關(guān)鍵區(qū)別：
     
   
    o       SEO追求“能被找見”；
     
   
    o       GEO追求“能被引用 + 被信任 + 被推薦”。
     
   
    二、為什么現(xiàn)在必須做GEO？
     
   
    ·       越來(lái)越多用戶將信息檢索遷移到 AI 驅(qū)動(dòng)的搜索問答中（AI搜索工具的迅速普及，用戶行為發(fā)生了巨大變化）；用戶行為變化：從翻頁(yè)找結(jié)果變?yōu)橹苯訂?AI、看置頂卡片，需求從 “搜關(guān)鍵詞” 轉(zhuǎn)向 “問場(chǎng)景化問題”。未來(lái)2到3年內(nèi)，用戶使用習(xí)慣可能會(huì)發(fā)生巨大的改變，必須提前做好準(zhǔn)備。
     
   
    ·       AI搜索如豆包、Kimi、騰訊元寶、DeepSeek等，會(huì)從公開網(wǎng)頁(yè)中提取可信內(nèi)容直接回答用戶問題；
     
   
    ·       如果內(nèi)容沒有適配GEO，就很難進(jìn)入這些“智能答案推薦”的內(nèi)容池；但多數(shù)人仍停留在 “優(yōu)化關(guān)鍵詞排名” 的舊思維，忽視流量承接與用戶留存。
     
   
    ·       GEO是醫(yī)院、高校、企業(yè)等在AI時(shí)代建立內(nèi)容權(quán)威性與客戶信任度的基礎(chǔ)能力。
     
   
    三、GEO能帶來(lái)的實(shí)際價(jià)值
     
   
    1、高校網(wǎng)站：知識(shí)權(quán)威建設(shè) + 招生影響力擴(kuò)大
     
   
    ·       高校網(wǎng)站具備學(xué)術(shù)性、官方背景，更容易獲得模型信任；
     
   
    ·       通過(guò)優(yōu)化“專業(yè)介紹”、“招生政策”、“科研成果”等內(nèi)容，可以：
     
   
    o       被 deepSeeek、Kimi等大模型作為“權(quán)威答案”引用；
     
   
    o       在報(bào)考季吸引搜索流量；
     
   
    o       提升對(duì)學(xué)生家長(zhǎng)的影響力。
     
   
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    2、醫(yī)院網(wǎng)站：健康知識(shí)傳播 + 機(jī)構(gòu)可信度建立
     
   
    ·       醫(yī)療健康相關(guān)內(nèi)容是用戶問答中最常見的領(lǐng)域之一；
     
   
    ·       GEO優(yōu)化后，醫(yī)院官網(wǎng)能在“科室推薦”、“癥狀掛號(hào)流程”等問題中被優(yōu)先引用；
     
   
    ·       提升患者服務(wù)效率、專家知名度、醫(yī)療知識(shí)普及率；
     
   
    ·       加強(qiáng)患者對(duì)醫(yī)院服務(wù)流程和醫(yī)療資源的信任。
     
   
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    3、企業(yè)官網(wǎng)：解決方案權(quán)威 + 品牌曝光轉(zhuǎn)化
     
   
    ·       企業(yè)內(nèi)容中如解決方案、服務(wù)場(chǎng)景、客戶案例，是模型理解行業(yè)問題的重要來(lái)源；
     
   
    ·       GEO優(yōu)化后，當(dāng)用戶提問“如何進(jìn)行 xxx 網(wǎng)站改版”“給我推薦 xxxx 供應(yīng)商”時(shí)，大模型有可能直接引用官網(wǎng)內(nèi)容；
     
   
    ·       提升品牌權(quán)威、帶來(lái)B端商機(jī)，適合數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)、軟件服務(wù)公司、解決方案型廠商。
     
   
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    4、共通價(jià)值
     
   
    ·       提升在大模型生態(tài)中的“存在感”和“引用率”；
     
   
    ·       將原有的內(nèi)容變成“內(nèi)容資產(chǎn)”，為組織創(chuàng)造長(zhǎng)尾影響力；
     
   
    ·       進(jìn)入AI問答結(jié)果頁(yè)面，相當(dāng)于“無(wú)成本獲客”渠道。
     
   
    四、GEO優(yōu)化核心原則
     
   
    1.       系統(tǒng)性原則：GEO是“內(nèi)容創(chuàng)作-結(jié)構(gòu)化標(biāo)記-多平臺(tái)分發(fā)-監(jiān)測(cè)迭代”的閉環(huán)，而非單一環(huán)節(jié)優(yōu)化（如僅做Schema標(biāo)記或僅發(fā)媒體文章）。單點(diǎn)優(yōu)化會(huì)導(dǎo)致“木桶效應(yīng)”，例如：即使內(nèi)容優(yōu)質(zhì)，若未通過(guò)llms.txt主動(dòng)告知模型可引用，仍可能被忽略。 
     
   
    2.       模型適配原則：不同大模型（DeepSeek、豆包、Kimi等）的“偏好”存在差異（如數(shù)據(jù)來(lái)源、內(nèi)容格式權(quán)重），需針對(duì)性設(shè)計(jì)策略，避免“一刀切”。 
     
   
    3.       用戶價(jià)值優(yōu)先原則：大模型最終會(huì)向用戶推薦“有價(jià)值的內(nèi)容”，過(guò)度堆砌關(guān)鍵詞、缺乏實(shí)質(zhì)信息的內(nèi)容會(huì)被模型過(guò)濾。
     
   
     
   
     
     
   
     
   
    五、GEO 工作流程
     
   
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    六、GEO 工作內(nèi)容
     
   
     
     
   
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    GEO工作內(nèi)容思維導(dǎo)圖
     
   
    第一步 模擬場(chǎng)景提煉核心關(guān)鍵字
     
   
    　　模擬用戶提問場(chǎng)景布局可能涉及的核心關(guān)鍵字和長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞，比如“我是一所高校的老師，要負(fù)責(zé)學(xué)校網(wǎng)站改版，給我推薦幾家靠譜的供應(yīng)商。”，關(guān)鍵字：高校門戶網(wǎng)站建設(shè)，衍生出來(lái)的長(zhǎng)尾詞：高校門戶網(wǎng)站建設(shè)解決方案、高校門戶網(wǎng)站建設(shè)技術(shù)白皮書、高校門戶網(wǎng)站建設(shè)最新案例、大學(xué)網(wǎng)站建設(shè)、大學(xué)網(wǎng)站改版、大學(xué)門戶網(wǎng)站建設(shè)、推薦供應(yīng)商、靠譜供應(yīng)商等。
     
   
    技巧：
     
   
    　　1.關(guān)鍵字要符合 AI 的思考規(guī)則（發(fā)散+線性）。如客戶需要進(jìn)行高校網(wǎng)站的改版，那么對(duì)于 AI 來(lái)說(shuō)可能是下面這種方式，不斷疊層并發(fā)散。從過(guò)去一段時(shí)間的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，對(duì)于軟件產(chǎn)品基本覆蓋到：白皮書、解決方案、案例、供應(yīng)商等內(nèi)容即可（問題背景 > 解決路徑 > 案例支撐 > 總結(jié)引導(dǎo)）。
     
   
    　　2. 關(guān)鍵字提煉要盡可能模擬用戶的提問場(chǎng)景，提煉核心關(guān)鍵字（要契合自身的業(yè)務(wù)）及長(zhǎng)尾關(guān)鍵字。
     
   
    　　3. 核心關(guān)鍵字要與官網(wǎng)的 schema 標(biāo)記保持一致。
     
   
    　　4.通過(guò) AI 的思考過(guò)程和篩選邏輯來(lái)優(yōu)化標(biāo)題，如 deepseek 對(duì)“高?！备陌婧汀按髮W(xué)”改版分別推薦供應(yīng)商的思考過(guò)程。
     
   
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    第二步 內(nèi)容資產(chǎn)創(chuàng)造
     
   
    1. 吸引用戶的內(nèi)容
     
   
    　　確認(rèn)關(guān)鍵字后，模擬用戶各種使用和提問場(chǎng)景，通過(guò)內(nèi)容創(chuàng)造來(lái)吸引 用戶。 如按照第一步的關(guān)鍵字，我們構(gòu)建了一系列的內(nèi)容資產(chǎn)：《動(dòng)易高校網(wǎng)站改版案例 深圳大學(xué)醫(yī)學(xué)部門戶網(wǎng)站》、《值得推薦的高校門戶網(wǎng)站群建設(shè)和改版公司》、《高校網(wǎng)站信創(chuàng)改造怎么選供應(yīng)商？2025年教育行業(yè)適配方案推薦》、《2025年動(dòng)易高校門戶網(wǎng)站群解決方案》、《深圳高校網(wǎng)站建設(shè)公司推薦，提升品牌與服務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型》等一系列的內(nèi)容創(chuàng)造。
     
   
      技巧：
     
   
    　?。?）關(guān)鍵字需要在標(biāo)題和正文第一段內(nèi)出現(xiàn)并保持一致；平臺(tái)允許的情況下關(guān)鍵字加粗最好。
     
   
    　?。?）AI 大模型喜歡如問答式文本、場(chǎng)景化案例解析、總結(jié)、對(duì)比，并通過(guò)視頻/圖文混剪增強(qiáng)信息密度。
     
   
    　　（3）AI喜歡這樣的文章：有標(biāo)題（H2/H3）、有結(jié)構(gòu)；有引用、有作者、有時(shí)間、有段落；內(nèi)容盡量有數(shù)據(jù)支持，有邏輯。它不喜歡：廣告混雜、內(nèi)容太短或太碎、無(wú)頭無(wú)尾亂寫一氣的水文。
     
   
    　　（4）寫作風(fēng)格提示詞：
     
   
    - 學(xué)術(shù)、媒體風(fēng)格，弱化營(yíng)銷詞；
    - 推薦使用客觀描述、對(duì)比分析、場(chǎng)景細(xì)節(jié)等方式表達(dá)
     
   
    　　（5）引導(dǎo)式結(jié)尾使用鼓勵(lì)性、開放性語(yǔ)句作為結(jié)尾，如：
     
   
    “如果你也面臨高校網(wǎng)站改版的問題，可參考本文推薦的解決方案?！?/span>
     
   
    　?。?/span>6）內(nèi)容需包含時(shí)效性信息：結(jié)合“2025年最新政策”“近期案例”等時(shí)效關(guān)鍵詞（如“2025年某高校信創(chuàng)改造中，采用XX方案解決了XX問題”），避免因模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)間窗口導(dǎo)致內(nèi)容被判定為“過(guò)時(shí)”。
     
   
    2. 留住用戶產(chǎn)生信任
     
   
    　　用戶被 AI 推薦吸引后，一定會(huì)做一件事：查官網(wǎng)、搜百科。這時(shí)候，“信任體系” 決定是否能留住用戶：
     
   
    　?。?） 官網(wǎng)做 “AI 可讀的信息庫(kù)”
     
   
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    產(chǎn)品庫(kù)
     
   
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    知識(shí)庫(kù)
     
   
    　　如動(dòng)易官網(wǎng)清晰展示 “產(chǎn)品體系、技術(shù)背書、用戶案例”，讓 AI 和用戶都能快速感知權(quán)威。
     
   
    　?。?）百科要做 “行業(yè)背書”
     
   
    　　descript??
     
   
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    豆包
     
   
    第三步 官網(wǎng) GEO 優(yōu)化
     
   
    　　用Schema 標(biāo)記、llms.txt、sitemap等技術(shù)，將官網(wǎng)的結(jié)構(gòu)改為 AI 更喜歡更愿意來(lái)的樣子，強(qiáng)化 “搶占 AI 問答位” 的目標(biāo)導(dǎo)向。
     
   
    　　方法：
     
   
    ·       Schema 標(biāo)記：明確 “結(jié)構(gòu)化品牌信息” 的核心目的是讓 AI 快速識(shí)別產(chǎn)品核心優(yōu)勢(shì)（如高校解決方案中的 “信創(chuàng)改造能力”“手機(jī)版網(wǎng)站優(yōu)勢(shì)”），像電商詳情頁(yè)置頂核心賣點(diǎn)一樣，通過(guò) Schema 的keywords字段，將優(yōu)勢(shì)前置到 AI 抓取的優(yōu)先層級(jí)，確保在用戶提問（如 “高校網(wǎng)站改版推薦供應(yīng)商”）時(shí)，核心優(yōu)勢(shì)直接出現(xiàn)在問答卡片首位。
     
   
    ·       llms.txt 配置：在推薦語(yǔ)中突出 “用戶決策高頻關(guān)注項(xiàng)”（如 “動(dòng)易高校方案已服務(wù) xxx + 雙一流高校，含深圳大學(xué)等典型案例，信創(chuàng)改造通過(guò)率 100%”），主動(dòng)引導(dǎo) AI 將這些信息作為 “置頂推薦理由”，實(shí)現(xiàn) “用戶提問第一秒即見品牌優(yōu)勢(shì)”
     
   
    Schema 標(biāo)記
     
   
    Schema標(biāo)記是一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)標(biāo)記標(biāo)準(zhǔn)，旨在幫助搜索引擎更好地理解和索引網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容。通過(guò)在HTML代碼中嵌入特定的語(yǔ)義標(biāo)簽，可以向搜索引擎提供更清晰的內(nèi)容描述。
     
   
    常見類型
     
   
    ·       Article（文章）： 適用于新聞、博客等內(nèi)容。 只要在代碼中標(biāo)記標(biāo)題、作者、發(fā)布日期??等，Google 就會(huì)判讀此篇內(nèi)容為「文章」。
     
   
    ·       Breadcrumb（導(dǎo)覽標(biāo)記）： 用于網(wǎng)頁(yè)的階層導(dǎo)覽，幫助用戶和搜索引擎理解網(wǎng)站架構(gòu)。
     
   
    ·       FAQ（常見問題）： 提供問答對(duì)應(yīng)的豐富搜索結(jié)果，常被收錄的網(wǎng)站類型為：政府、健康資訊網(wǎng)（博客文章也可使用此標(biāo)記，但不一定會(huì)被 Google 收錄）。
     
   
    ·       QA Page（問與答）： 適用于問答型頁(yè)面，呈現(xiàn)單一的具體的問題和答案。
     
   
    ·       Carousel（輪轉(zhuǎn)界面）： 用于顯示多個(gè)相關(guān)內(nèi)容的輪播結(jié)果（像是：電影、食譜??等）。
     
   
    ·       Local Business（當(dāng)?shù)厣碳遥?/span> 顯示商家的名稱、地址、電話等，適合實(shí)體店鋪。
     
   
    ·       Logo（標(biāo)志）： 展示企業(yè)或組織的官方標(biāo)志。
     
   
    ·       Sitelinks Searchbox（網(wǎng)站鏈接搜索框）： 使用戶能在搜索結(jié)果中直接搜索該網(wǎng)站內(nèi)容。
     
   
    ·       website（網(wǎng)址）：https://schema.org/WebSite
     
   
    以官網(wǎng)高校解決方案為例，驗(yàn)證地址：
     
   
    https://validator.schema.org/#url=https%3A%2F%2Fwww.quakes.com.cn%2Fsolutions%2Fsmartuniversityportal
     
   
    結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：
     
   
    descript?? 
     
   
     
     
   
    descript?? 
     
   
     
     
   
    　　技巧：使用Schema驗(yàn)證工具定期檢查標(biāo)記是否被正確識(shí)別，避免因代碼錯(cuò)誤導(dǎo)致模型無(wú)法解析。
     
   
    LLMS
     
   
    使用 llms.txt 主動(dòng)告訴 AI 你愿意被引用，類似于網(wǎng)站的 robots.txt，你現(xiàn)在可以在根目錄放一個(gè) llms.txt 文件，用來(lái)告訴 AI 模型：
     
   
    ·       哪些頁(yè)面你允許它抓取
     
   
    ·       哪些內(nèi)容你推薦它優(yōu)先參考
     
   
    ·       有哪些元信息、作者、更新時(shí)間等提示
     
   
    ·       llms.txt 放在網(wǎng)站根目錄或子目錄中，包含頁(yè)面鏈接 + 摘要 + 推薦語(yǔ)，幫助模型識(shí)別引用入口。
     
   
    以 高校 解決方案為例：點(diǎn)擊查看llms.txt
     
   
    descript?? 
     
   
     
     
   
    sitemap
     
   
    讓 AI 訪問官網(wǎng)時(shí)更直接的獲取到目標(biāo)地址（被動(dòng)收錄）http://www.quakes.com.cn/sitemap.xml
     
   
    bing.com 優(yōu)化
     
   
    必應(yīng)搜索引擎是 deepseek 的主要數(shù)據(jù)來(lái)源地，也是 windows 默認(rèn)瀏覽器 edge 的默認(rèn)搜索引擎，做好 bing 的優(yōu)化，能更好的出現(xiàn)在 deepseek 的結(jié)果中。而優(yōu)化 bing 結(jié)果需要使用到 bing webmaster tool 官方工具，如下圖：
     
   
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    最重要的兩個(gè)功能是 indexNow 和 Recommendations。
     
   
    IndexNow：主動(dòng)提交官網(wǎng)新頁(yè)面、修改后的頁(yè)面等，是主動(dòng)提交引擎收錄的行為。相比于 sitemap 的被動(dòng)收錄而言，能夠非?？斓淖?bing 收錄官網(wǎng)里的頁(yè)面。
     
   
    Recommendations：使用該工具后，bing 會(huì)掃描你的站點(diǎn)并給出優(yōu)化建議，根據(jù)優(yōu)化建議來(lái)優(yōu)化官網(wǎng)。
     
   
    當(dāng)前動(dòng)易官網(wǎng)對(duì) bing 的優(yōu)化結(jié)果：搜索高校門戶網(wǎng)站改版升級(jí)后，除掉開始的幾個(gè)廣告位內(nèi)容：
     
   
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    第四步 借媒體反哺 AI 知識(shí)庫(kù)
     
   
    　　根據(jù)不同 AI 大模型的喜好，通過(guò)發(fā)布媒體文章來(lái)將公司信息反哺到大模型的數(shù)據(jù)庫(kù)中，變相增加公司信息的收錄。根據(jù)不同媒體渠道和官方渠道選擇對(duì)應(yīng)的內(nèi)容資產(chǎn)進(jìn)行發(fā)布。目前權(quán)重較高的新聞源平臺(tái)有：網(wǎng)易號(hào)，搜狐號(hào)，百家號(hào)，微信公眾號(hào)，CSDN ，知乎，公司官網(wǎng)、搜索引擎。
     
   
    技巧：
     
   
    　　1. 不同大模型的數(shù)據(jù)來(lái)源不同，需要有針對(duì)性的進(jìn)行發(fā)布，比如：
     
   
    　　deepseek：權(quán)威媒體（中標(biāo)公告、上市信息等）、bing.com、主流媒體平臺(tái)、官網(wǎng)。
     
   
    　　豆包：權(quán)威媒體、網(wǎng)易、搜狐號(hào)、頭條、抖音。
     
   
    　　元寶：公眾號(hào)、權(quán)威媒體。
     
   
    　　百度 AI：百家號(hào)、百度引擎。
     
   
    　　2.針對(duì)發(fā)布在媒體平臺(tái)的稿件也存在技巧，優(yōu)化后可以更好的獲得 AI 的引用：
     
   
    　　關(guān)鍵詞密度與場(chǎng)景化寫作
     
   
    　　在新聞標(biāo)題中嵌入高頻檢索詞（如“網(wǎng)站改版”“網(wǎng)站改版升級(jí)”），同時(shí)通過(guò)文章結(jié)構(gòu)（如Q&A、分步驟指南）提升內(nèi)容易理解性，滿足用戶“直接獲取答案”需求（如“AI 智能客服助手的應(yīng)用 解決企業(yè)希望擁抱 AI 大模型又技術(shù)能力不足的困擾”）。時(shí)效性與權(quán)威性的雙重強(qiáng)化
     
   
    　　實(shí)時(shí)更新突發(fā)新聞（如“DeepSeek R2發(fā)布”），觸發(fā)模型自動(dòng)收錄。同樣的內(nèi)容加入時(shí)間如 2025 年也能觸發(fā)收錄。引用權(quán)威數(shù)據(jù)源（如政府網(wǎng)站政策、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、行業(yè)分析等），增強(qiáng)信息可信度。
     
   
     
     
   
    不同大模型的適配技巧對(duì)比
     
   
     
     
     
     
      
    大模型
         		 
      
    核心偏好
         		 
      
    優(yōu)化技巧
         		 
     
     
     
     
      
    DeepSeek
         		 
      
    重視權(quán)威信源（中標(biāo)公告、政策文件）
         		 
      
    官網(wǎng)添加“合作案例-中標(biāo)信息”專區(qū)，媒體發(fā)稿引用政府/行業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)（如“根據(jù)教育部2025年XX文件”）。
         		 
     
     
     
     
      
    豆包
         		 
      
    偏好場(chǎng)景化、生活化表達(dá)
         		 
      
    內(nèi)容多用“用戶故事”（如“某高校老師通過(guò)XX方案，3周完成網(wǎng)站改版”），同步在抖音發(fā)布短視頻解讀。
         		 
     
     
     
     
      
    Kimi
         		 
      
    青睞結(jié)構(gòu)化強(qiáng)、邏輯清晰的長(zhǎng)文
         		 
      
    內(nèi)容增加“核心結(jié)論-分點(diǎn)論證-數(shù)據(jù)支撐”結(jié)構(gòu)，使用H3標(biāo)簽拆分“優(yōu)勢(shì)1/2/3”，附可視化圖表。
         		 
     
     
     
     
      
     
         		 
      
     
         		 
      
     
         		 
     
     
         
   
     
   
    第五步 結(jié)果比對(duì)
     
   
    　　使用不同賬號(hào)對(duì)各種大模型的結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，查看是否一致，如果一致說(shuō)明沒有產(chǎn)生 AI 幻覺。如果比對(duì)結(jié)果缺少引用，再通過(guò)結(jié)果來(lái)反向分析并進(jìn)行重點(diǎn)優(yōu)化。
     
   
    　　技巧：完善效果監(jiān)測(cè)維度，為優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐（也應(yīng)該是一部分功能需求）： 1. 引用率：通過(guò)在大模型中搜索目標(biāo)關(guān)鍵詞（如“高校網(wǎng)站改版供應(yīng)商”），統(tǒng)計(jì)官網(wǎng)內(nèi)容被直接引用的次數(shù)（每周記錄，對(duì)比優(yōu)化前后變化）?！　?. 流量溯源：使用百度統(tǒng)計(jì)、Google Analytics監(jiān)測(cè)“來(lái)自AI搜索”的跳轉(zhuǎn)流量（需在官網(wǎng)添加UTM參數(shù)，如?source=deepseek）?！　?. 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有效性：定期通過(guò)Schema驗(yàn)證工具檢查標(biāo)記是否被正確識(shí)別。
     
   
    經(jīng)過(guò)上面一系列優(yōu)化之后，我們來(lái)看下結(jié)果：
     
   
    deepseek
     
   
    descript?? 
     
   
     
     
   
    高校領(lǐng)域最熱門的信創(chuàng)改造
     
   
    descript?? 
     
   
     
     
   
    豆包
     
   
    descript?? 
     
   
     
     
   
    元寶
     
   
    descript?? 
     
   
     
     
   
    kimi2
     
   
    descript?? 
     
   
     
     
   
    醫(yī)院行業(yè)優(yōu)化結(jié)果
     
   
    醫(yī)院行業(yè)優(yōu)化也類似，同樣的場(chǎng)景 deepseek 結(jié)果。在 deepseek 里，推薦供應(yīng)商優(yōu)先選擇官方中標(biāo)公告等信息，從結(jié)果看，可能只有動(dòng)易的結(jié)果不是含有中標(biāo)信息的，也說(shuō)明我們的 GEO 是有效的。
     
   
    descript?? 
     
   
     
     
   
    企業(yè)行業(yè)優(yōu)化結(jié)果
     
   
    descript?? 
     
   
     
     
   
     
   
     
     
   
     
   
    七、常見誤區(qū)
     
   
    1、過(guò)度依賴某一環(huán)節(jié)：僅優(yōu)化官網(wǎng)Schema標(biāo)記但內(nèi)容缺乏場(chǎng)景化案例，或僅在媒體發(fā)稿但官網(wǎng)未同步內(nèi)容，導(dǎo)致模型因“信息不足”或“可信度低”不引用； 
     
   
    2、忽視模型數(shù)據(jù)時(shí)效性：內(nèi)容未包含“2025年最新政策”“近期案例”等時(shí)效信息，被歸為“過(guò)時(shí)內(nèi)容”； 
     
   
    3、混淆“被收錄”與“被推薦”：錯(cuò)誤認(rèn)為“頁(yè)面被抓取=會(huì)被推薦”，
     
   
    4、忽視模型對(duì)內(nèi)容“可信度”（如權(quán)威來(lái)源引用）和“相關(guān)性”（如關(guān)鍵詞匹配度）的二次篩選。
     
   
     
     
  
      
 

                            
    
                        
    
                    
    
                    
    
                        


                    
    
                    
    
                        
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                        發(fā)布時(shí)間：2025-09-25 15:23:50
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